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数据脱敏系统功能点下载
weixin_39820780
2020-06-21 11:00:36
数据脱敏系统功能点
可用于系统需求调研、客户交流、产品功能设计前的参考
弱弱说一句第一次尝试csdn分享,大家别喷
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/qq_26876333/10478253?utm_source=bbsseo
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数据脱敏系统功能点下载
数据脱敏系统功能点 可用于系统需求调研、客户交流、产品功能设计前的参考 弱弱说一句第一次尝试csdn分享,大家别喷 相关下载链接://download.csdn.net/download/qq_26876333/10478253?utm_source=bbsseo
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数据脱敏
系统
功能
点
数据脱敏
系统
功能
点
可用于
系统
需求调研、客户交流、产品
功能
设计前的参考 弱弱说一句第一次尝试csdn分享,大家别喷
时间
点
分析pdf(文中数据已脱敏)
时间
点
分析pdf(文中数据已脱敏)
Jackson注解自定义
数据脱敏
策略
有时候,我们返回给前端的数据需要脱敏,避免用户信息被泄漏,就像你
点
外卖一样,京东或淘宝购物一样,手机号,姓名这些字段是被脱敏后的,在这个大数据时代,用户的数据安全是及其重要的。我们如何对用户统一数据进行脱敏处理呢?如果我们自定义脱敏方式,使用一个工具类,被改字段传递进去,脱敏后返回新的字符串,那这样是很多地方需要手动去编写很多重复的代码,而且不利于维护,比如是单个bean,或者是list的时候还要去遍历一次list。有没有什么方法统一处理呢?我们定义好脱敏规则,只需要在需要脱敏的字段上加上一个注解即可。
PointNet++
点
云处理精讲(PyTorch)
三维
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云是物理世界的三维数据表达形式,其应用日益广泛,如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。PointNet网络模型是直接对三维
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云数据进行深度学习的开山之作,PointNet++是对PointNet的改进技术。作为
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云处理深度学习方法的里程碑工作,启发了很多后续研究。本课程对PyTorch版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括: (1)提供三维
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云物体分类数据集ModelNet40、物体部件分割数据集ShapeNet和场景分割数据集S3DIS的
下载
、可视化软件和方法;(2)在Ubuntu
系统
上演示使用PointNet++进行三维
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云的物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试;(3)详解PointNet++的原理、程序代码和实现细节,并使用PyCharm进行Debug调试代码和单步跟踪。需要学习TensorFlow版PointNet++的学员可前往本人推出了课程《PointNet++
点
云处理TensorFlow版》
PointNet++
点
云处理TensorFlow版
三维
点
云是物理世界的三维数据表达形式,其应用日益广泛,如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。PointNet网络模型是直接对三维
点
云数据进行深度学习的开山之作,PointNet++是对PointNet的改进技术。PointNet++是
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云处理深度学习里程碑式的工作,启发了很多后续研究。 原作的PointNet++代码使用Python2.7和tensorflow1.4。本课程将PointNet++代码更新至Python3并在tensorflow1.13上演示。 本课程对TensorFlow版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括: (1)提供三维
点
云数据集ModelNet40、ShapeNet和Scannet的
下载
、可视化软件和方法; (2)在Ubuntu
系统
上演示使用PointNet++进行三维
点
云的物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试; (3)详解PointNet++的原理、程序代码和实现细节,并使用PyCharm进行Debug调试代码和单步跟踪。
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